Про интервью и ценности РАДАРа
Недавно вышло интервью со мной, которое на удивление «зашло» многим, а не только нашим родителям 😊 Говорили, конечно, о РАДАРе (и немного о Keep Us From), о ценностях, о драйве. Пересматривая сейчас, понимаю, что такие ценности присущи (или должны быть присущи 😊) всем небольшим агентствам, которые любят свое дело и хотят делать его максимально круто. Но все же мы стараемся чаще проговаривать их, чтобы помнить, зачем мы все здесь собрались, и как работаем, чтобы быть тем, кем мы хотим быть.
Вопрос был сформулирован как "назови три ценности", но их, конечно, намного больше )
Итак, ТОП-3:
1.Быть на стороне клиента
Мы же агентство ) Мы не продаем продукт, мы формируем отношения с клиентами. Потребности в исследованиях формируются годами и по ходу. Мы вместе с бизнесом решаем, что нам еще нужно исследовать, чтобы понять, какие у бизнеса проблемы, и как ему помочь
2.Гибкость маленькой компании
РАДАР - небольшое агентство, мы быстрые, гибкие, проворные, быстро принимаем решения. Максимально кастомизированы под наших клиентов, их бизнес, из команды. И эту гибкость и "семейность" мы сохраняем и бережем на каждой стадии роста. И поэтому не хотим становиться слишком большими )
3.Делать больше
Это про нацеленность на то, чтобы извлекать из данных максимум: копать, ковырять, искать закономерности. Не просто замерять какие-то важные KPI для бизнеса, а находить, за счет чего можно их увеличить. На какие атрибуты, факторы, рычаги надавить, во что вкладывать, чтобы это не просто выстрелило, а выстрелило наиболее эффективным образом
Интервью полностью можно посмотреть здесь: https://youtu.be/aBoYpI_KZOc
И скоро выйдет продолжение, которое будет посвящено уже в большей степени методикам и инструментам.
#radar_interview #radar_values #mark_shaphir
Недавно вышло интервью со мной, которое на удивление «зашло» многим, а не только нашим родителям 😊 Говорили, конечно, о РАДАРе (и немного о Keep Us From), о ценностях, о драйве. Пересматривая сейчас, понимаю, что такие ценности присущи (или должны быть присущи 😊) всем небольшим агентствам, которые любят свое дело и хотят делать его максимально круто. Но все же мы стараемся чаще проговаривать их, чтобы помнить, зачем мы все здесь собрались, и как работаем, чтобы быть тем, кем мы хотим быть.
Вопрос был сформулирован как "назови три ценности", но их, конечно, намного больше )
Итак, ТОП-3:
1.Быть на стороне клиента
Мы же агентство ) Мы не продаем продукт, мы формируем отношения с клиентами. Потребности в исследованиях формируются годами и по ходу. Мы вместе с бизнесом решаем, что нам еще нужно исследовать, чтобы понять, какие у бизнеса проблемы, и как ему помочь
2.Гибкость маленькой компании
РАДАР - небольшое агентство, мы быстрые, гибкие, проворные, быстро принимаем решения. Максимально кастомизированы под наших клиентов, их бизнес, из команды. И эту гибкость и "семейность" мы сохраняем и бережем на каждой стадии роста. И поэтому не хотим становиться слишком большими )
3.Делать больше
Это про нацеленность на то, чтобы извлекать из данных максимум: копать, ковырять, искать закономерности. Не просто замерять какие-то важные KPI для бизнеса, а находить, за счет чего можно их увеличить. На какие атрибуты, факторы, рычаги надавить, во что вкладывать, чтобы это не просто выстрелило, а выстрелило наиболее эффективным образом
Интервью полностью можно посмотреть здесь: https://youtu.be/aBoYpI_KZOc
И скоро выйдет продолжение, которое будет посвящено уже в большей степени методикам и инструментам.
#radar_interview #radar_values #mark_shaphir
YouTube
Марк Шафир о кухне маркетингового агентства «РАДАР» | Конкуренция. Риски. Первый бизнес Ч.1 (16+)
Какие бизнес-задачи помогают решать маркетинговые исследования? И причём здесь аццкий метал и ВШЭ? Об этом в интервью с Марком Шафиром, сооснователем «Исследовательской компании «РАДАР».
00:00 Экскурсия по офису компании РАДАР
02:34 Какой продукт создаёт…
00:00 Экскурсия по офису компании РАДАР
02:34 Какой продукт создаёт…
Сегодня вышла вторая часть интервью, методная:
https://youtu.be/CJWyScU2PzQ
Поговорили о:
- телефонниках
- симуляторах Conjoint
- конверсиях в воронках продаж и о том, что на них влияет
- ценностях качественных исследований, флипчартов и стикеров
- конкуренции среди исследовательских компаний
- перспективах РАДАРа и отрасли маркетинговых исследований в целом
И еще Ксения, как всегда, задала пару каверзных вопросов )
#radar_interview #radar_values #mark_shaphir #conjoint #radar_optimus #radar_nexus #conversion #brand_health_pyramid #research_trends
https://youtu.be/CJWyScU2PzQ
Поговорили о:
- телефонниках
- симуляторах Conjoint
- конверсиях в воронках продаж и о том, что на них влияет
- ценностях качественных исследований, флипчартов и стикеров
- конкуренции среди исследовательских компаний
- перспективах РАДАРа и отрасли маркетинговых исследований в целом
И еще Ксения, как всегда, задала пару каверзных вопросов )
#radar_interview #radar_values #mark_shaphir #conjoint #radar_optimus #radar_nexus #conversion #brand_health_pyramid #research_trends
YouTube
Маркетинговые исследования рынка | Тенденции 2020 | Интервью с Марком Шафиром, компания «РАДАР» Ч.2
Продолжение интервью с Марком Шафиром, сооснователем «Исследовательской компании «РАДАР». В этом выпуске:
01:00 Почему не устаревают телефонные опросы? И в чём их эффективность?
02:03 Недостатки онлайн-опросов
02:57 Как появляются номера телефонов в базе…
01:00 Почему не устаревают телефонные опросы? И в чём их эффективность?
02:03 Недостатки онлайн-опросов
02:57 Как появляются номера телефонов в базе…
С днем знаний, ребята! )
Завтра стартует новый поток моего вышкинского курса "Введение в маркетинговые исследования". И вместо традиционной вступительной лекции по этому курсу я решил сделать большую открытую лекцию для всех! Жду вас завтра в Zoom в 18:00. Ссылка на трансляцию будет здесь, в нашем канале.
А говорить на лекции будем о нашем любимом Амундсене и не менее любимом Джиме Коллинзе:
КАК БИЗНЕСЫ И ЛЮДИ ДОСТИГАЮТ УСПЕХА НЕСМОТРЯ НА ХАОС И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ
В 1911 году к Южному полюсу Земли почти одновременно выдвинулись две экспедиции — норвежская под руководством Руаля Амундсена и британская под руководством Роберта Скотта. Но только экспедиция Амундсена стала успешной, а члены отряда Скотта почти все погибли. В чем причины такого разного исхода? Что группа Скотта делала не так?
Что общего между экспедицией Амундсена и великими компаниями, которые проходили через огромные потрясения, но все равно сохранили свой бизнес, свою культуру и ценности? Как действовать как Амундсен, а не как Скотт? Джим Коллинз, бизнес-исследователь, консультант и писатель, автор бестселлеров Built to Last, Good to Great и Great by Choice, выделяет несколько фундаментальных факторов, которые свойственны великим компаниям и людям:
1. Фанатичная дисциплина
2. Эмпирическая креативность
3. Продуктивная паранойя
4. Рецепт СМАК
5. Отдача от удачи
На лекции разберемся, как работают все эти принципы на примере нескольких крупных международных компаний, а также экспедиций Амундсена и Скотта, известных спортивных клубов, киновселенной Marvel (куда же без нее!), и т.д.
Будет много данных, их анализа и интерпретации. Обсудим методологические нюансы и принципы анализа данных, вспомним, как работает анализ стандартизованных остатков и анализ соответствий для визуализации таблиц сопряженности.
#mark_shaphir #radar_school #great_companies
Завтра стартует новый поток моего вышкинского курса "Введение в маркетинговые исследования". И вместо традиционной вступительной лекции по этому курсу я решил сделать большую открытую лекцию для всех! Жду вас завтра в Zoom в 18:00. Ссылка на трансляцию будет здесь, в нашем канале.
А говорить на лекции будем о нашем любимом Амундсене и не менее любимом Джиме Коллинзе:
КАК БИЗНЕСЫ И ЛЮДИ ДОСТИГАЮТ УСПЕХА НЕСМОТРЯ НА ХАОС И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ
В 1911 году к Южному полюсу Земли почти одновременно выдвинулись две экспедиции — норвежская под руководством Руаля Амундсена и британская под руководством Роберта Скотта. Но только экспедиция Амундсена стала успешной, а члены отряда Скотта почти все погибли. В чем причины такого разного исхода? Что группа Скотта делала не так?
Что общего между экспедицией Амундсена и великими компаниями, которые проходили через огромные потрясения, но все равно сохранили свой бизнес, свою культуру и ценности? Как действовать как Амундсен, а не как Скотт? Джим Коллинз, бизнес-исследователь, консультант и писатель, автор бестселлеров Built to Last, Good to Great и Great by Choice, выделяет несколько фундаментальных факторов, которые свойственны великим компаниям и людям:
1. Фанатичная дисциплина
2. Эмпирическая креативность
3. Продуктивная паранойя
4. Рецепт СМАК
5. Отдача от удачи
На лекции разберемся, как работают все эти принципы на примере нескольких крупных международных компаний, а также экспедиций Амундсена и Скотта, известных спортивных клубов, киновселенной Marvel (куда же без нее!), и т.д.
Будет много данных, их анализа и интерпретации. Обсудим методологические нюансы и принципы анализа данных, вспомним, как работает анализ стандартизованных остатков и анализ соответствий для визуализации таблиц сопряженности.
#mark_shaphir #radar_school #great_companies
Сегодня в 18:00 будет вторая лекция по курсу "Введение в маркетинговые исследования". Поговорим о том, как research помогает решать задачи бизнеса, маркетинга, коммуникаций.
План лекции:
- Что такое бизнес-задачи, маркетинговые задачи, коммуникационные задачи
- Как все эти виды задач трансформируются в исследовательские задачи
- Какие виды бизнес-моделей бывают ("Freemium", "метод длинного хвоста", многосторонняя платформа, и т.д.)
- Бизнес-модель исследовательского агентства
- Классификации методов маркетинговых исследований
- Структура мирового и российского рынка исследований
Ссылка на лекцию в Zoom, станет активной в 18:00
https://us02web.zoom.us/j/84684483657
Видео-запись предыдущей лекции, "Как бизнесы и люди достигают успеха несмотря на хаос и неопределенность", выложим завтра, ссылка будет здесь.
#mark_shaphir #radar_school
План лекции:
- Что такое бизнес-задачи, маркетинговые задачи, коммуникационные задачи
- Как все эти виды задач трансформируются в исследовательские задачи
- Какие виды бизнес-моделей бывают ("Freemium", "метод длинного хвоста", многосторонняя платформа, и т.д.)
- Бизнес-модель исследовательского агентства
- Классификации методов маркетинговых исследований
- Структура мирового и российского рынка исследований
Ссылка на лекцию в Zoom, станет активной в 18:00
https://us02web.zoom.us/j/84684483657
Видео-запись предыдущей лекции, "Как бизнесы и люди достигают успеха несмотря на хаос и неопределенность", выложим завтра, ссылка будет здесь.
#mark_shaphir #radar_school
Zoom Video
Join our Cloud HD Video Meeting
Zoom is the leader in modern enterprise video communications, with an easy, reliable cloud platform for video and audio conferencing, chat, and webinars across mobile, desktop, and room systems. Zoom Rooms is the original software-based conference room solution…
Открытая лекция по анализу соответствий | Марк Шафир | 07.10.2020,18:00
Ребята, привет!
Сегодня в 18:00 будет моя открытая лекция по анализу соответствий. Это базовая лекция про то, как все устроено и как интерпретировать результаты. Поговорим вот о чем:
- Анализ соответствий создан социологом для социологов. Что это нам дает?
- "Философия" метода: что лежит в основе, на какие базовые предпосылки опирался основатель, что нам нужно принять изначально?
- Основные понятия метода: профили, массы, расстояния, инерция, координаты, вклады
- Где тут снижение размерности и зачем нам оно?
- Как делать простой анализ соответствий в EXCEL с помощью макроса?
- Как делать простой анализ соответствий в SPSS (очень неудобно)?
- Как интерпретировать результаты и карту соответствий?
- Каких ловушек и подводных камней при интерпретации следует избегать?
Если хотите освежить знания, подключайтесь. Ссылка будет здесь за несколько минут до старта.
#radar_school #correspondence_analysis #spss #mark_shaphir
Ребята, привет!
Сегодня в 18:00 будет моя открытая лекция по анализу соответствий. Это базовая лекция про то, как все устроено и как интерпретировать результаты. Поговорим вот о чем:
- Анализ соответствий создан социологом для социологов. Что это нам дает?
- "Философия" метода: что лежит в основе, на какие базовые предпосылки опирался основатель, что нам нужно принять изначально?
- Основные понятия метода: профили, массы, расстояния, инерция, координаты, вклады
- Где тут снижение размерности и зачем нам оно?
- Как делать простой анализ соответствий в EXCEL с помощью макроса?
- Как делать простой анализ соответствий в SPSS (очень неудобно)?
- Как интерпретировать результаты и карту соответствий?
- Каких ловушек и подводных камней при интерпретации следует избегать?
Если хотите освежить знания, подключайтесь. Ссылка будет здесь за несколько минут до старта.
#radar_school #correspondence_analysis #spss #mark_shaphir
MULTIPLE AND JOINT CORRESPONDENCE | Открытая лекция | 28.10.2020.18:00
Ребята, привет! Завтра мы с Дашей Гордеевой проводим открытую лекцию по нашим любимым MCA vs. JCA. Вопросы, которые будем обсуждать:
- Зачем вообще нужен множественный анализ соответствий и почему нельзя обойтись простым?
- Как делать классический множественный анализ соответствий (MCA) в SPSS?
- Как правильно интерпретировать результаты MCA?
- Чем плох Multiple Correspondence (MCA) и зачем понадобился Joint Correspondence (JCA)?
- Как делать JCA в R?
- Как интерпретировать результаты JCA и что он дает?
- Для решения каких маркетинговых задач все это можно применять?
Лекция будет в зуме, ссылку кинем сюда за несколько минут до начала.
#radar_school #correspondence_analysis #mca #jca #spss #mark_shaphir #daria_gordeeva
Ребята, привет! Завтра мы с Дашей Гордеевой проводим открытую лекцию по нашим любимым MCA vs. JCA. Вопросы, которые будем обсуждать:
- Зачем вообще нужен множественный анализ соответствий и почему нельзя обойтись простым?
- Как делать классический множественный анализ соответствий (MCA) в SPSS?
- Как правильно интерпретировать результаты MCA?
- Чем плох Multiple Correspondence (MCA) и зачем понадобился Joint Correspondence (JCA)?
- Как делать JCA в R?
- Как интерпретировать результаты JCA и что он дает?
- Для решения каких маркетинговых задач все это можно применять?
Лекция будет в зуме, ссылку кинем сюда за несколько минут до начала.
#radar_school #correspondence_analysis #mca #jca #spss #mark_shaphir #daria_gordeeva
Новый курс Марка Шафира "Продвинутый анализ данных в количественных исследованиях"
Меня часто спрашивают: когда новый курс по анализу данных?
Так вот! Он стартует уже 7 апреля 2022! Курс называется "Продвинутый анализ данных в количественных исследованиях", и это короткий, но очень насыщенный интенсив. По сути, этот курс является одним из десяти модулей большой крутой программы "Ключевые компетенции для маркетинговых исследований", подготовленной ОИРОМ и НИУ ВШЭ.
На курсе будем разбираться, для решения каких бизнес-задач подходят какие методы анализа данных , как интерпретировать результаты и применять их в бизнесе. Нас ждут карты восприятия, деревья решений, матрицы приоритизации сегментов, симуляторы Conjoint, и т.д. На этот раз фокус будет не на методологическом хардкоре и расчетах, а именно на интерпретации и дальнейшем использовании.
В рамках курса пройдет два воркшопа, на которых мы будем разбиваться на группы и выстраивать бизнес-рекомендации на основе результатов исследований.
Все подробности и запись - по ссылкам выше.
А еще - посмотрите в следующем посте, какие крутые спикеры ведут остальные модули!
#radar_school #mark_shaphir #cource #data_analysis
Меня часто спрашивают: когда новый курс по анализу данных?
Так вот! Он стартует уже 7 апреля 2022! Курс называется "Продвинутый анализ данных в количественных исследованиях", и это короткий, но очень насыщенный интенсив. По сути, этот курс является одним из десяти модулей большой крутой программы "Ключевые компетенции для маркетинговых исследований", подготовленной ОИРОМ и НИУ ВШЭ.
На курсе будем разбираться, для решения каких бизнес-задач подходят какие методы анализа данных , как интерпретировать результаты и применять их в бизнесе. Нас ждут карты восприятия, деревья решений, матрицы приоритизации сегментов, симуляторы Conjoint, и т.д. На этот раз фокус будет не на методологическом хардкоре и расчетах, а именно на интерпретации и дальнейшем использовании.
В рамках курса пройдет два воркшопа, на которых мы будем разбиваться на группы и выстраивать бизнес-рекомендации на основе результатов исследований.
Все подробности и запись - по ссылкам выше.
А еще - посмотрите в следующем посте, какие крутые спикеры ведут остальные модули!
#radar_school #mark_shaphir #cource #data_analysis
marketresearch.hse.ru
Продвинутый анализ данных в количественных исследованиях
В этом модуле мы расскажем о некоторых более продвинутых методах статистического анализа данных, которые могут понадобиться исследователям, например, множественной регрессии, кластерном анализе для…
Друзья, мы очень ценим знания и образование, и считаем, что сейчас как никогда актуально заниматься саморазвитием. Поэтому мы не только запустили новый курс по методам анализа данных, но и готовимся выложить в открытый доступ курс RADAR.Школы "Введение в маркетинговые исследования" целиком! Сейчас монтируем видео, как все будет готово - напишем.
А пока предлагаем вам вспомнить открытую лекцию Марка Шафира по бренд-архетипам, которая состоялась в декабре минувшего года: https://youtu.be/j16TfSPmErY. Лекция получилась не только очень душевной (спасибо еще раз всем, кто был, задавал крутые вопросы и помогал интерпретировать результаты), но и сильно насыщенной материалом, в том числе методным. Для вашего удобства мы прописали подробные таймкоды, смотрите с любого фрагмента:
00:06 Об исследованиях и книгах Пирсон и Марк
01:48 Простодушный / The Innocent. Капитан Америка
07:13 Искатель / The Explorer. Индиана Джонс
10:03 Мудрец / The Sage. Доктор Стрендж, магистр Йода
12:40 Герой / The Hero. Железный человек, Тор
18:00 Бунтарь / The Outlaw. Моргот, Саурон, Дарт Вейдер
21:57 Маг / The Magician. Гэндальф, Эльза из Холодного Сердца
24:08 Славный Малый / The Odrinary Guy. Соколиный Глаз Бартон
28:24 Любовник / The Lover. Наташа Романофф, Афродита
32:15 Шут / The Jester. Локи, Остап Бендер, Джокер
35:34 Заботливый / The Caregiver. Миссис Уизли, Сэм Гэмджи
37:41 Творец / The Creator. Феанор, Фрида Кало
41:07 Правитель / The Ruler. Один, Ник Фьюри
46:02 Как группируются и чем различаются архетипы
50:47 Фундаментальные потребности каждого архетипа
54:52 Описание пилотажного исследования архетипов агентства RADAR. Две части выборки
57:25 Пошаговая интерпретация результатов анализа соответствий. Карта позиционирования, названия осей, расположение точек, содержательные сектора
1:04:28 Интерпретация карты позиционирования: Простодушный. Coca-Cola, McDonalds, Disney
1:05:27 Интерпретация карты позиционирования: Славный Малый. Lays
1:06:36 Интерпретация карты позиционирования: Заботливый. Johnson & Johnson, Лента, Пятерочка
1:08:10 Интерпретация карты позиционирования: Любовник. Victoria's Secret, Chanel, Rich
1:08:58 Интерпретация карты позиционирования: Мудрец. Google, (Сбер)
1:09:35 Интерпретация карты позиционирования: Правитель. Microsoft, Альфа-Банк, (Сбер)
1:10:25 Интерпретация карты позиционирования: Маг. Apple, Тинькофф
1:13:40 Интерпретация карты позиционирования: Творец. Lego
1:13:50 Интерпретация карты позиционирования: Герой. Nike
1:15:02 Интерпретация карты позиционирования: Бунтарь. Red Bull
1:17:18 Интерпретация карты позиционирования: Искатель. Burger King, Netflix, Sony Playstation, S7 Airlines
1:25:12 Интерпретация карты позиционирования: Шут. KFC, Pepsi
1:29:45 Различия в восприятии бренд-архетипов массовой и экспертной аудиториями. Обсуждение результатов
1:47:13 Итоги, выводы, рекомендации, дискуссия, ответы на оставшиеся вопросы
Отдельную ценность, как нам кажется, представляет пошаговая интерпретация результатов анализа соответствий и построение карты позиционирования с делением на сектора. Enjoy!
#radar_school #mark_shaphir #cource #data_analysis #lectures #correspondence_analysis #spss #archetypes #video
А пока предлагаем вам вспомнить открытую лекцию Марка Шафира по бренд-архетипам, которая состоялась в декабре минувшего года: https://youtu.be/j16TfSPmErY. Лекция получилась не только очень душевной (спасибо еще раз всем, кто был, задавал крутые вопросы и помогал интерпретировать результаты), но и сильно насыщенной материалом, в том числе методным. Для вашего удобства мы прописали подробные таймкоды, смотрите с любого фрагмента:
00:06 Об исследованиях и книгах Пирсон и Марк
01:48 Простодушный / The Innocent. Капитан Америка
07:13 Искатель / The Explorer. Индиана Джонс
10:03 Мудрец / The Sage. Доктор Стрендж, магистр Йода
12:40 Герой / The Hero. Железный человек, Тор
18:00 Бунтарь / The Outlaw. Моргот, Саурон, Дарт Вейдер
21:57 Маг / The Magician. Гэндальф, Эльза из Холодного Сердца
24:08 Славный Малый / The Odrinary Guy. Соколиный Глаз Бартон
28:24 Любовник / The Lover. Наташа Романофф, Афродита
32:15 Шут / The Jester. Локи, Остап Бендер, Джокер
35:34 Заботливый / The Caregiver. Миссис Уизли, Сэм Гэмджи
37:41 Творец / The Creator. Феанор, Фрида Кало
41:07 Правитель / The Ruler. Один, Ник Фьюри
46:02 Как группируются и чем различаются архетипы
50:47 Фундаментальные потребности каждого архетипа
54:52 Описание пилотажного исследования архетипов агентства RADAR. Две части выборки
57:25 Пошаговая интерпретация результатов анализа соответствий. Карта позиционирования, названия осей, расположение точек, содержательные сектора
1:04:28 Интерпретация карты позиционирования: Простодушный. Coca-Cola, McDonalds, Disney
1:05:27 Интерпретация карты позиционирования: Славный Малый. Lays
1:06:36 Интерпретация карты позиционирования: Заботливый. Johnson & Johnson, Лента, Пятерочка
1:08:10 Интерпретация карты позиционирования: Любовник. Victoria's Secret, Chanel, Rich
1:08:58 Интерпретация карты позиционирования: Мудрец. Google, (Сбер)
1:09:35 Интерпретация карты позиционирования: Правитель. Microsoft, Альфа-Банк, (Сбер)
1:10:25 Интерпретация карты позиционирования: Маг. Apple, Тинькофф
1:13:40 Интерпретация карты позиционирования: Творец. Lego
1:13:50 Интерпретация карты позиционирования: Герой. Nike
1:15:02 Интерпретация карты позиционирования: Бунтарь. Red Bull
1:17:18 Интерпретация карты позиционирования: Искатель. Burger King, Netflix, Sony Playstation, S7 Airlines
1:25:12 Интерпретация карты позиционирования: Шут. KFC, Pepsi
1:29:45 Различия в восприятии бренд-архетипов массовой и экспертной аудиториями. Обсуждение результатов
1:47:13 Итоги, выводы, рекомендации, дискуссия, ответы на оставшиеся вопросы
Отдельную ценность, как нам кажется, представляет пошаговая интерпретация результатов анализа соответствий и построение карты позиционирования с делением на сектора. Enjoy!
#radar_school #mark_shaphir #cource #data_analysis #lectures #correspondence_analysis #spss #archetypes #video
marketresearch.hse.ru
Продвинутый анализ данных в количественных исследованиях
В этом модуле мы расскажем о некоторых более продвинутых методах статистического анализа данных, которые могут понадобиться исследователям, например, множественной регрессии, кластерном анализе для…
Летняя Школа Анализа Данных
Друзья, мы рады объявить о том, что полным ходом готовимся к запуску нашего нового масштабного образовательного проекта - Летней школы анализа данных! Школа будет проходить с 5 июля по 1 сентября 2022 г. в онлайне (через Zoom). Будем разбирать все основные методы анализа, начиная с базовой статистики и синтаксиса SPSS, и заканчивая нелинейными регрессиями и ARIMA. Как всегда, всё на практике, с примерами, хитростями в SPSS и других софтах, и особенностями интерпретации методов.
Занятия будут проходить по вторникам и четвергам, предварительно с 19:00 до 21:00. По средам будут разборы домашних работ также с 19 до 21. Записываться будет можно не только на всю школу, но и на отдельные лекции по тем методам, которые вам нужны и интересны. Домашние задания можно будет делать также только по тем методам, которые вы хотите отработать и по которым вам нужна обратная связь.
Все подробности, описание и ссылки на регистрацию появятся на нашем канале чуть позже. Подписывайтесь (если еще не), оставайтесь с нами, следите за новостями!
А пока - в качестве тизера-трейлера Школы - предлагаем вам посмотреть обзорную лекцию Марка Шафира по основным методам анализа данных. 9 методов за 35 минут (точнее, даже за 27,5 минут - минус введение):
https://youtu.be/qkvAPyYbZ7c
ТАЙМКОДЫ:
02:43 Общая логика анализа большой базы данных
07:24 Анализ стандартизованных остатков (Standartized Residuals)
11:18 Анализ соответствий (Correspondence Analysis)
13:47 Категориальный факторный анализ (CatPCA)
15:12 Деревья классификации (Classification Trees), CHAID
19:20 Кластерный анализ (Cluster Analysis)
21:38 Дискриминантный анализ (Discriminant Analysis)
26:02 Регрессионный анализ (Regression Analysis)
27:26 Конджойнт-анализ (Conjoint Analysis)
32:23 Анализ временных рядов (Time Series Analysis)
#mark_shaphir #radar_school #lectures #course #data_analysis #spss #residuals #correspondence_analysis #factor #captca #cluster #segmentation #discriminant #chaid #regression #conjoint #timeseries #autoregression #arima
Друзья, мы рады объявить о том, что полным ходом готовимся к запуску нашего нового масштабного образовательного проекта - Летней школы анализа данных! Школа будет проходить с 5 июля по 1 сентября 2022 г. в онлайне (через Zoom). Будем разбирать все основные методы анализа, начиная с базовой статистики и синтаксиса SPSS, и заканчивая нелинейными регрессиями и ARIMA. Как всегда, всё на практике, с примерами, хитростями в SPSS и других софтах, и особенностями интерпретации методов.
Занятия будут проходить по вторникам и четвергам, предварительно с 19:00 до 21:00. По средам будут разборы домашних работ также с 19 до 21. Записываться будет можно не только на всю школу, но и на отдельные лекции по тем методам, которые вам нужны и интересны. Домашние задания можно будет делать также только по тем методам, которые вы хотите отработать и по которым вам нужна обратная связь.
Все подробности, описание и ссылки на регистрацию появятся на нашем канале чуть позже. Подписывайтесь (если еще не), оставайтесь с нами, следите за новостями!
А пока - в качестве тизера-трейлера Школы - предлагаем вам посмотреть обзорную лекцию Марка Шафира по основным методам анализа данных. 9 методов за 35 минут (точнее, даже за 27,5 минут - минус введение):
https://youtu.be/qkvAPyYbZ7c
ТАЙМКОДЫ:
02:43 Общая логика анализа большой базы данных
07:24 Анализ стандартизованных остатков (Standartized Residuals)
11:18 Анализ соответствий (Correspondence Analysis)
13:47 Категориальный факторный анализ (CatPCA)
15:12 Деревья классификации (Classification Trees), CHAID
19:20 Кластерный анализ (Cluster Analysis)
21:38 Дискриминантный анализ (Discriminant Analysis)
26:02 Регрессионный анализ (Regression Analysis)
27:26 Конджойнт-анализ (Conjoint Analysis)
32:23 Анализ временных рядов (Time Series Analysis)
#mark_shaphir #radar_school #lectures #course #data_analysis #spss #residuals #correspondence_analysis #factor #captca #cluster #segmentation #discriminant #chaid #regression #conjoint #timeseries #autoregression #arima
YouTube
Марк Шафир - Обзор основных методов анализа данных за 35 минут
Короткая обзорная лекция об основных методах анализа данных с примерами результатов и их интерпретации
Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Fouder RADAR
ТАЙМКОДЫ:
02:43 Общая логика анализа большой базы данных
07:24 Анализ стандартизованных остатков (Standartized…
Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Fouder RADAR
ТАЙМКОДЫ:
02:43 Общая логика анализа большой базы данных
07:24 Анализ стандартизованных остатков (Standartized…
Предварительная программа Летней школы анализа данных — 2022
Привет, ребята! Мы подготовили предварительную программу Летней школы. Она включает девять тем, занимающих по неделе каждая. Тема состоит из трех занятий: (1) базовая лекция, (2) продвинутая лекция, после которой задается домашнее задание, и (3) воркшоп с разбором и обсуждением домашних заданий.
Все занятия ведет Марк Шафир, CEO & Co-Fouder RADAR. Регистрироваться можно будет на любые темы/занятия независимо друг от друга. Занятия будут проходить с 19:00 до 21:00 МСК в зуме.
Подробное описание каждого занятия и ссылки на регистрацию на TimePad появятся на следующей неделе, а пока — планируйте даты по интересующим вас темам:
1. БАЗОВАЯ СТАТИСТИКА И МЕРЫ СВЯЗИ
05 июля — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
07 июля — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
13 июля — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
2. АНАЛИЗ СООТВЕТСТВИЙ И КАРТЫ ВОСПРИЯТИЯ
12 июля — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
14 июля — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
20 июля — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
3. ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ И СНИЖЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ
19 июля — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
21 июля — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
27 июля — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
4. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ И СЕГМЕНТАЦИЯ
26 июля — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
28 июля — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
03 августа — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
5. ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ И ОБУЧЕНИЕ СЕГМЕНТАЦИИ
02 августа — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
04 августа — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
10 августа — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
6. ДЕРЕВЬЯ КЛАССИФИКАЦИИ И СКОРИНГ-СИСТЕМЫ
09 августа — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
11 августа — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
17 августа — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
7.РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ И МОДЕЛИ ЗАВИСИМОСТИ
16 августа — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
18 августа — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
24 августа — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
8. CONJOINT И ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОДУКТА
23 августа — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
25 августа — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
31 августа — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
9. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
30 августа — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
01 сентября — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
07 сентября — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
#mark_shaphir #radar_school #lectures #course #data_analysis #spss #basic_statistics #residuals #correspondence_analysis #factor #captca #cluster #segmentation #discriminant #chaid #regression #conjoint #timeseries #autoregression #arima
Привет, ребята! Мы подготовили предварительную программу Летней школы. Она включает девять тем, занимающих по неделе каждая. Тема состоит из трех занятий: (1) базовая лекция, (2) продвинутая лекция, после которой задается домашнее задание, и (3) воркшоп с разбором и обсуждением домашних заданий.
Все занятия ведет Марк Шафир, CEO & Co-Fouder RADAR. Регистрироваться можно будет на любые темы/занятия независимо друг от друга. Занятия будут проходить с 19:00 до 21:00 МСК в зуме.
Подробное описание каждого занятия и ссылки на регистрацию на TimePad появятся на следующей неделе, а пока — планируйте даты по интересующим вас темам:
1. БАЗОВАЯ СТАТИСТИКА И МЕРЫ СВЯЗИ
05 июля — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
07 июля — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
13 июля — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
2. АНАЛИЗ СООТВЕТСТВИЙ И КАРТЫ ВОСПРИЯТИЯ
12 июля — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
14 июля — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
20 июля — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
3. ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ И СНИЖЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ
19 июля — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
21 июля — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
27 июля — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
4. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ И СЕГМЕНТАЦИЯ
26 июля — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
28 июля — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
03 августа — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
5. ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ И ОБУЧЕНИЕ СЕГМЕНТАЦИИ
02 августа — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
04 августа — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
10 августа — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
6. ДЕРЕВЬЯ КЛАССИФИКАЦИИ И СКОРИНГ-СИСТЕМЫ
09 августа — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
11 августа — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
17 августа — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
7.РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ И МОДЕЛИ ЗАВИСИМОСТИ
16 августа — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
18 августа — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
24 августа — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
8. CONJOINT И ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОДУКТА
23 августа — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
25 августа — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
31 августа — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
9. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
30 августа — Базовая лекция: для решения каких бизнес-задач используется, как работает, как интерпретировать
01 сентября — Продвинутая лекция: расчеты в SPSS и макросах, приёмы и хитрости
07 сентября — Воркшоп: разбор и обсуждение домашних заданий
#mark_shaphir #radar_school #lectures #course #data_analysis #spss #basic_statistics #residuals #correspondence_analysis #factor #captca #cluster #segmentation #discriminant #chaid #regression #conjoint #timeseries #autoregression #arima
Всем привет! Первая базовая лекция Летней Школы анализа данных уже на YouTube 🔥
#mark_shaphir #radar_school #data_analysis #basic_statistics #scales
#mark_shaphir #radar_school #data_analysis #basic_statistics #scales
YouTube
Базовая статистика и меры связи: базовая лекция | Марк Шафир | Летняя Школа Анализа Данных 2022
Первая из девяти открытых лекций Марка Шафира в Летней Школе анализа данных — 2022. Разбираемся в типах шкал, уровнях измерения, распределениях, ошибках выбо...
Видео базовой лекции по анализу соответствий
Выложили видео базовой лекции по анализу соответствий из Летней Школы анализа данных – 2022! В ней разбираем:
– Как устроен метод: что на входе и что на выходе
– Как правильно интерпретировать карты соответствий, опираясь на дополнительные числовые статистики
– Чего нельзя делать на картах и как избежать типичных ошибок при интерпретации
– Как называть полюса осей
– Как дополнять и обогащать результаты АС результатами анализа остатков
– Как делать выводы на основе карт соответствий
– Чем множественный анализ соответствий отличается от простого
Смотрим примеры карт позиционирования, имиджа брендов, портрета сегментов (на основе данных наших синдикативных исследований)
#mark_shaphir #radar_school #lectures #data_analysis #correspondence_analysis
Выложили видео базовой лекции по анализу соответствий из Летней Школы анализа данных – 2022! В ней разбираем:
– Как устроен метод: что на входе и что на выходе
– Как правильно интерпретировать карты соответствий, опираясь на дополнительные числовые статистики
– Чего нельзя делать на картах и как избежать типичных ошибок при интерпретации
– Как называть полюса осей
– Как дополнять и обогащать результаты АС результатами анализа остатков
– Как делать выводы на основе карт соответствий
– Чем множественный анализ соответствий отличается от простого
Смотрим примеры карт позиционирования, имиджа брендов, портрета сегментов (на основе данных наших синдикативных исследований)
#mark_shaphir #radar_school #lectures #data_analysis #correspondence_analysis
YouTube
Анализ соответствий и карты восприятия: базовая лекция | Марк Шафир | Летняя Школа Анализа Данных 22
Базовая лекция Марка Шафира по анализу соответствий в Летней Школе Анализа Данных — 2022. Разбираемся в том, как можно и нельзя интерпретировать карты соответствий, какие числовые статистики нужно смотреть, как делать выводы по картам. А также – как устроен…
Школа Анализа Данных — 2023 стартует 20 сентября
Мы рады объявить о запуске очередного потока Школы анализа данных RADAR! Как и в прошлом году, курс будет модульным. В этом году решили разделить некоторые темы и сделать больше модулей. Вот предварительная программа:
01. ОРГАНИЗАЦИЯ БАЗЫ, ТИПЫ ПЕРЕМЕННЫХ, ВЕСА, ТАБЛИЦЫ
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
Вебинар: 20 сентября. Разбор ДЗ: 26 сентября
02. ЗНАЧИМЫЕ РАЗЛИЧИЯ И ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ
Аппарат проверки гипотез. Стандартная ошибка. Доверительные интервалы. T-test: сравнение средних. Z-test: сравнение долей признаков. Статистически значимые различия. Дисперсионный анализ.
Вебинар: 27 сентября. Разбор ДЗ: 3 октября
03. КОРРЕЛЯЦИЯ И МЕРЫ СВЯЗИ
Связь и зависимость. Меры связи для разных типов шкал. Анализ стандартизованных остатков. Ранговая корреляция. Корреляция Пирсона. Частная корреляция.
Вебинар: 4 октября. Разбор ДЗ: 10 октября
04. АНАЛИЗ СООТВЕТСТВИЙ И КАРТЫ ВОСПРИЯТИЯ
Профили, массы, расстояния, инерция. Координаты и вклады. Интерпретация полюсов осей. Разграничение карт на сектора. Виды нормализации. Простой и множественный анализ соответствий.
Вебинар: 11 октября. Разбор ДЗ: 17 октября
05. РАЗВЕДОЧНЫЙ ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ И СНИЖЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ
Метод главных компонент (PCA). Выбор количества факторов. Факторные нагрузки и факторные значения. Вращение осей. Категориальный факторный анализ (CatPCA). Многомерное шкалирование.
Вебинар: 18 октября. Разбор ДЗ: 24 октября
06. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ И СЕГМЕНТАЦИЯ
Выбор кластеризующих переменных. Выбор формы кластеров. Выбор метрики пространства. Определение количества кластеров. Метод K-means. Иерархические методы. Кластеры на факторах.
Вебинар: 25 октября. Разбор ДЗ: 31 октября
07. ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ И ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА
Оценка устойчивости кластерного решения. Обучающая и обучаемая выборка. Дискриминантная функция. Процент верных предсказаний. Карты различий сегментов. Векторные карты.
Вебинар: 1 ноября. Разбор ДЗ: 7 ноября
08. ДЕРЕВЬЯ КЛАССИФИКАЦИИ И СКОРИНГ-СИСТЕМЫ
Алгоритмы CHAID, ECHAID, C&RT, QUEST. Критерии роста и остановки дерева. Выбор предикторов, регулировка разбиений. Работа с узлами. Предсказательная сила дерева.
Вебинар: 8 ноября. Разбор ДЗ: 14 ноября
09. ЛИНЕЙНЫЕ И НЕЛИНЕЙНЫЕ РЕГРЕССИИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ
Простая линейная регрессия. Параметры модели. Остатки и ошибки. Ограничения регрессии. Интерпретация коэффициентов. Множественная регрессия. Dummy-переменные. Нелинейные регрессии. Подбор модели.
Вебинар: 15 ноября. Разбор ДЗ: 21 ноября
10. ЛОГИСТИЧЕСКИЕ РЕГРЕССИИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
Отношение шансов. Логит-модели. Интерпретация коэффициентов. Пошаговые методы. Процент верных предсказаний. Переобучение регрессии. Эффекты взаимодействия.
Вебинар: 22 ноября. Разбор ДЗ: 28 ноября
11. CONJOINT И ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОДУКТА
Атрибуты, уровни, профили, полезности, важности. Ортогональный план. RBC, ACA, CBC, MaxDiff, Menu-Based. Оптимизация продукта. Работа в симуляторах.
Вебинар: 29 ноября. Разбор ДЗ: 5 декабря
12. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Тренд и сезонность. Автокорреляция и авторегрессия. Модели ARIMA. Значимость параметров и критерии качества.
Вебинар: 6 декабря. Разбор ДЗ: 12 декабря
Все занятия ведет Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR. Курс проходит в Live-формате. Собираемся два раза в неделю в зуме с 19:00 до 21:00 МСК. LMS со всеми материалами на платформе GetCourse.
Много практики, минимум теории. Работаем в разных софтах. Строим всё на примерах из наших синдикативных исследований. Для ДЗ можно использовать свои базы.
Записываться можно будет на любые модули. Планируем тарифы с проверкой ДЗ (и разбором на воркшопе) и без. Для тех, кто только знакомится с анализом данных, будет полностью бесплатный тариф только с теоретическими лекциями.
Сайт курса с записью запустим в конце августа. Пока – ставьте в календарь интересующие темы.
#radar_school #data_analysis_school #lectures #course #data_analysis #spss #mark_shaphir
Мы рады объявить о запуске очередного потока Школы анализа данных RADAR! Как и в прошлом году, курс будет модульным. В этом году решили разделить некоторые темы и сделать больше модулей. Вот предварительная программа:
01. ОРГАНИЗАЦИЯ БАЗЫ, ТИПЫ ПЕРЕМЕННЫХ, ВЕСА, ТАБЛИЦЫ
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
Вебинар: 20 сентября. Разбор ДЗ: 26 сентября
02. ЗНАЧИМЫЕ РАЗЛИЧИЯ И ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ
Аппарат проверки гипотез. Стандартная ошибка. Доверительные интервалы. T-test: сравнение средних. Z-test: сравнение долей признаков. Статистически значимые различия. Дисперсионный анализ.
Вебинар: 27 сентября. Разбор ДЗ: 3 октября
03. КОРРЕЛЯЦИЯ И МЕРЫ СВЯЗИ
Связь и зависимость. Меры связи для разных типов шкал. Анализ стандартизованных остатков. Ранговая корреляция. Корреляция Пирсона. Частная корреляция.
Вебинар: 4 октября. Разбор ДЗ: 10 октября
04. АНАЛИЗ СООТВЕТСТВИЙ И КАРТЫ ВОСПРИЯТИЯ
Профили, массы, расстояния, инерция. Координаты и вклады. Интерпретация полюсов осей. Разграничение карт на сектора. Виды нормализации. Простой и множественный анализ соответствий.
Вебинар: 11 октября. Разбор ДЗ: 17 октября
05. РАЗВЕДОЧНЫЙ ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ И СНИЖЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ
Метод главных компонент (PCA). Выбор количества факторов. Факторные нагрузки и факторные значения. Вращение осей. Категориальный факторный анализ (CatPCA). Многомерное шкалирование.
Вебинар: 18 октября. Разбор ДЗ: 24 октября
06. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ И СЕГМЕНТАЦИЯ
Выбор кластеризующих переменных. Выбор формы кластеров. Выбор метрики пространства. Определение количества кластеров. Метод K-means. Иерархические методы. Кластеры на факторах.
Вебинар: 25 октября. Разбор ДЗ: 31 октября
07. ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ И ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА
Оценка устойчивости кластерного решения. Обучающая и обучаемая выборка. Дискриминантная функция. Процент верных предсказаний. Карты различий сегментов. Векторные карты.
Вебинар: 1 ноября. Разбор ДЗ: 7 ноября
08. ДЕРЕВЬЯ КЛАССИФИКАЦИИ И СКОРИНГ-СИСТЕМЫ
Алгоритмы CHAID, ECHAID, C&RT, QUEST. Критерии роста и остановки дерева. Выбор предикторов, регулировка разбиений. Работа с узлами. Предсказательная сила дерева.
Вебинар: 8 ноября. Разбор ДЗ: 14 ноября
09. ЛИНЕЙНЫЕ И НЕЛИНЕЙНЫЕ РЕГРЕССИИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ
Простая линейная регрессия. Параметры модели. Остатки и ошибки. Ограничения регрессии. Интерпретация коэффициентов. Множественная регрессия. Dummy-переменные. Нелинейные регрессии. Подбор модели.
Вебинар: 15 ноября. Разбор ДЗ: 21 ноября
10. ЛОГИСТИЧЕСКИЕ РЕГРЕССИИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
Отношение шансов. Логит-модели. Интерпретация коэффициентов. Пошаговые методы. Процент верных предсказаний. Переобучение регрессии. Эффекты взаимодействия.
Вебинар: 22 ноября. Разбор ДЗ: 28 ноября
11. CONJOINT И ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОДУКТА
Атрибуты, уровни, профили, полезности, важности. Ортогональный план. RBC, ACA, CBC, MaxDiff, Menu-Based. Оптимизация продукта. Работа в симуляторах.
Вебинар: 29 ноября. Разбор ДЗ: 5 декабря
12. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Тренд и сезонность. Автокорреляция и авторегрессия. Модели ARIMA. Значимость параметров и критерии качества.
Вебинар: 6 декабря. Разбор ДЗ: 12 декабря
Все занятия ведет Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR. Курс проходит в Live-формате. Собираемся два раза в неделю в зуме с 19:00 до 21:00 МСК. LMS со всеми материалами на платформе GetCourse.
Много практики, минимум теории. Работаем в разных софтах. Строим всё на примерах из наших синдикативных исследований. Для ДЗ можно использовать свои базы.
Записываться можно будет на любые модули. Планируем тарифы с проверкой ДЗ (и разбором на воркшопе) и без. Для тех, кто только знакомится с анализом данных, будет полностью бесплатный тариф только с теоретическими лекциями.
Сайт курса с записью запустим в конце августа. Пока – ставьте в календарь интересующие темы.
#radar_school #data_analysis_school #lectures #course #data_analysis #spss #mark_shaphir
Программа курса "Количественные маркетинговые фреймворки"
Друзья, делимся предварительной программой курса, запуск которого планируем 11 апреля:
1. Виды бизнес-моделей. Виды задач: бизнес, маркетинговые, коммуникационные, исследовательские
— Виды бизнес-моделей по Остервальдеру: примеры известных компаний
— Чем отличаются друг от друга бизнес-задачи, маркетинговые, коммуникационные? Почему бизнес-задачи всегда во главе? Как трансформируются в исследовательские?
— Классифицируем исследовательские задачи и методы исследований
11.04 – Мастер-класс
17.04 – Разбор ДЗ
2. Объём рынка – ёмкость рынка – доля рынка. Выборка и экстраполяция
— Типы выборок. Зачем нужна вероятностная выборка и как её построить?
— Рассчитываем объём и ёмкость рынка
— Рассчитываем долю рынка продукта и бренда
— Оцениваем погрешность измерения и экстраполируем на генеральную совокупность
— Разбираемся с видами взвешивания
18.04 – Мастер-класс
24.04 – Разбор ДЗ
3. Воронка продаж и пирамида здоровья бренда. Индексы конверсии
— Коммуникационные модели: AIDA, DIBABA, DAGMAR, FCB
— Показатели здоровья бренда: спонтанное и подсказанное знание, Top-of-Mind, виды пользования и покупки, намерение и анти-намерение, consideration, repertoire
— Виды пирамид/лестниц/коридоров здоровья бренда
— Конверсии и сравнение с нормами с учётом статистической значимости
— Карты Conversion-Retention
— Доверительные интервалы на картах
— Сегментируем аудиторию бренда по этапам пирамиды
25.04 – Мастер-класс
02.05 – Разбор ДЗ
4. Имидж бренда и позиционирование. Карты восприятия
— Подходы к измерению имиджа, типы шкал
— Имиджевые профили: строим и сравниваем с учетом значимости
— Анализ остатков. Разделяем атрибуты группы по важности
— Карты соответствий: называем оси и сектора восприятия
— Как рассчитывать важность атрибутов
08.05 – Мастер-класс
15.05 – Разбор ДЗ
5. Заявленная и реальная важность. Needs & Gaps и SWOT
— Чем плоха заявленная важность
— Рассчитываем реальную важность несколькими способами
— Карты заявленной-реальной важности
— Карты Needs & Gaps
— SWOT-анализ на данных по важности
16.05 – Мастер-класс
22.05 – Разбор ДЗ
6. Драйверы и ситуации. CEP и голубой океан
— Драйверы и барьеры потребления категории / продукта
— Ситуации и контекст потребления
— Фреймворк CEP Байрона Шарпа. Mental market share, Mental penetration и другие показатели
— JTBD: как разумно использовать и что можно сделать на количественном уровне
— Стратегия голубого океана: операционализируем через бизнес-модели и важность драйверов
23.05 – Мастер-класс
29.05 – Разбор ДЗ
7. Сегментация. Матрицы приоритизации сегментов
— Критерии хорошей сегментации
— Строим и описываем сегменты, оцениваем качество решения
— Карта дифференциации сегментов
— Матрица приоритизации сегментов
30.05 – Мастер-класс
05.06 – Разбор ДЗ
8. Важность фичей в продукте. TURF, Кано, MaxDiff
— TURF-анализ
— Модель Кано: раскладываем факторы на ожидаемые, линейные, восхищающие, обратные, индифферентные
— Шкала максимального различия MaxDiff
06.06 – Мастер-класс
11.06 – Разбор ДЗ
9. Лояльность и удовлетворённость. NPS, CSI, драйверы-барьеры, модели лояльности
— NPS: учимся правильно мерить и сравнивать
— Два вида NPS: Top Down и Bottom Up
— Как мерить драйверы и барьеры лояльности NPS
— Модель NPS: на что влияет индекс NPS, и что влияет на него
— CSI: веса характеристик и оценки бренда/продукта
— Карты “важность – удовлетворённость”
13.06 – Мастер-класс
19.06 – Разбор ДЗ
10. Оценка эффективности рекламы. TRP и ROI
— Медиа-показатели: TVR, GRP, TRP, Reach, и т.д.
— Виды знания рекламы: claimed recall, proven recall, и т.д.
— Коммуникационные эффекты рекламы: интерес, вовлеченность, привлекательность, желание купить, усталость от рекламы, и т.д.
— Как рассчитывать эффект влияния рекламы на здоровье бренда, имидж, лояльность
— Эффективность каналов
— Модели эффективности рекламы с учетом затрат на медиа
20.06 – Мастер-класс
26.06 – Разбор ДЗ
Старт продаж – в течение недели! Допиливаем сайт, тестируем все системы )
#radar_school #course #QMF #mark_shaphir
Друзья, делимся предварительной программой курса, запуск которого планируем 11 апреля:
1. Виды бизнес-моделей. Виды задач: бизнес, маркетинговые, коммуникационные, исследовательские
— Виды бизнес-моделей по Остервальдеру: примеры известных компаний
— Чем отличаются друг от друга бизнес-задачи, маркетинговые, коммуникационные? Почему бизнес-задачи всегда во главе? Как трансформируются в исследовательские?
— Классифицируем исследовательские задачи и методы исследований
11.04 – Мастер-класс
17.04 – Разбор ДЗ
2. Объём рынка – ёмкость рынка – доля рынка. Выборка и экстраполяция
— Типы выборок. Зачем нужна вероятностная выборка и как её построить?
— Рассчитываем объём и ёмкость рынка
— Рассчитываем долю рынка продукта и бренда
— Оцениваем погрешность измерения и экстраполируем на генеральную совокупность
— Разбираемся с видами взвешивания
18.04 – Мастер-класс
24.04 – Разбор ДЗ
3. Воронка продаж и пирамида здоровья бренда. Индексы конверсии
— Коммуникационные модели: AIDA, DIBABA, DAGMAR, FCB
— Показатели здоровья бренда: спонтанное и подсказанное знание, Top-of-Mind, виды пользования и покупки, намерение и анти-намерение, consideration, repertoire
— Виды пирамид/лестниц/коридоров здоровья бренда
— Конверсии и сравнение с нормами с учётом статистической значимости
— Карты Conversion-Retention
— Доверительные интервалы на картах
— Сегментируем аудиторию бренда по этапам пирамиды
25.04 – Мастер-класс
02.05 – Разбор ДЗ
4. Имидж бренда и позиционирование. Карты восприятия
— Подходы к измерению имиджа, типы шкал
— Имиджевые профили: строим и сравниваем с учетом значимости
— Анализ остатков. Разделяем атрибуты группы по важности
— Карты соответствий: называем оси и сектора восприятия
— Как рассчитывать важность атрибутов
08.05 – Мастер-класс
15.05 – Разбор ДЗ
5. Заявленная и реальная важность. Needs & Gaps и SWOT
— Чем плоха заявленная важность
— Рассчитываем реальную важность несколькими способами
— Карты заявленной-реальной важности
— Карты Needs & Gaps
— SWOT-анализ на данных по важности
16.05 – Мастер-класс
22.05 – Разбор ДЗ
6. Драйверы и ситуации. CEP и голубой океан
— Драйверы и барьеры потребления категории / продукта
— Ситуации и контекст потребления
— Фреймворк CEP Байрона Шарпа. Mental market share, Mental penetration и другие показатели
— JTBD: как разумно использовать и что можно сделать на количественном уровне
— Стратегия голубого океана: операционализируем через бизнес-модели и важность драйверов
23.05 – Мастер-класс
29.05 – Разбор ДЗ
7. Сегментация. Матрицы приоритизации сегментов
— Критерии хорошей сегментации
— Строим и описываем сегменты, оцениваем качество решения
— Карта дифференциации сегментов
— Матрица приоритизации сегментов
30.05 – Мастер-класс
05.06 – Разбор ДЗ
8. Важность фичей в продукте. TURF, Кано, MaxDiff
— TURF-анализ
— Модель Кано: раскладываем факторы на ожидаемые, линейные, восхищающие, обратные, индифферентные
— Шкала максимального различия MaxDiff
06.06 – Мастер-класс
11.06 – Разбор ДЗ
9. Лояльность и удовлетворённость. NPS, CSI, драйверы-барьеры, модели лояльности
— NPS: учимся правильно мерить и сравнивать
— Два вида NPS: Top Down и Bottom Up
— Как мерить драйверы и барьеры лояльности NPS
— Модель NPS: на что влияет индекс NPS, и что влияет на него
— CSI: веса характеристик и оценки бренда/продукта
— Карты “важность – удовлетворённость”
13.06 – Мастер-класс
19.06 – Разбор ДЗ
10. Оценка эффективности рекламы. TRP и ROI
— Медиа-показатели: TVR, GRP, TRP, Reach, и т.д.
— Виды знания рекламы: claimed recall, proven recall, и т.д.
— Коммуникационные эффекты рекламы: интерес, вовлеченность, привлекательность, желание купить, усталость от рекламы, и т.д.
— Как рассчитывать эффект влияния рекламы на здоровье бренда, имидж, лояльность
— Эффективность каналов
— Модели эффективности рекламы с учетом затрат на медиа
20.06 – Мастер-класс
26.06 – Разбор ДЗ
Старт продаж – в течение недели! Допиливаем сайт, тестируем все системы )
#radar_school #course #QMF #mark_shaphir
Видео вебинара по картам восприятия
Выложили видео вебинара Марка Шафира по картам восприятия. В нём за 47 минут разбираем:
— Какие бывают карты восприятия
— Как сравнивать прямые процентные профили брендов по атрибутам
— Как строить и интерпретировать простейшие двумерные карты в пространстве двух атрибутов
— Что делать, если атрибутов много
— Как интерпретировать карты восприятия, построенные с помощью анализа соответствий, и зачем делить карты на сектора
— В чём фишка карт, которые предлагает дискриминантный анализ
— Как интерпретировать точечно-векторные карты, и что содержательно означают стрелочки векторов
— Подводим итоги, сравниваем, обсуждаем
Смотрим примеры из сфер продуктового ритейла и банковских услуг на данных наших синдикативных исследований
#video #lectures #mark_shaphir #data_analysis #perceptual_mapping #correspondence #discriminant
Выложили видео вебинара Марка Шафира по картам восприятия. В нём за 47 минут разбираем:
— Какие бывают карты восприятия
— Как сравнивать прямые процентные профили брендов по атрибутам
— Как строить и интерпретировать простейшие двумерные карты в пространстве двух атрибутов
— Что делать, если атрибутов много
— Как интерпретировать карты восприятия, построенные с помощью анализа соответствий, и зачем делить карты на сектора
— В чём фишка карт, которые предлагает дискриминантный анализ
— Как интерпретировать точечно-векторные карты, и что содержательно означают стрелочки векторов
— Подводим итоги, сравниваем, обсуждаем
Смотрим примеры из сфер продуктового ритейла и банковских услуг на данных наших синдикативных исследований
#video #lectures #mark_shaphir #data_analysis #perceptual_mapping #correspondence #discriminant
YouTube
Карты восприятия: какие бывают, как строить, как интерпретировать | Марк Шафир
Разбираемся в картах восприятия: какие они бывают, с помощью каких методов анализа данных их можно построить, и как с ними работать. Располагаем бренды в пространстве осей восприятия, имиджевых атрибутов, сегментов, и т.д. Используем для этого прямые процентные…
Открытый вебинар про ментальную долю рынка и концепцию CEP Байрона Шарпа
28 марта проводим открытый вебинар, на котором погрузимся в парадигму Penetration Religion Байрона Шарпа. Шарп предлагает брендам развивать прежде всего физическую и ментальную доступность. Если с физической доступностью в целом понятно (за неё отвечает дистрибуция), то что такое ментальная доступность? А, главное, как её измерять и интерпретировать? В этом и будем разбираться на вебинаре. О чём поговорим:
— Основные бренд-религии. Penetration Religion
— Как растут бренды согласно Байрону Шарпу
— Почему все переоценивают лояльность
— Ментальная доступность: отличительные свойства бренда и Category Entrance Points (CEP)
— Показатели Mental Market Share и Mental Penetration: как рассчитывать и интерпретировать
— Смотрим примеры и обсуждаем плюсы и минусы подхода
Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR
Формат: Zoom-конференция
Дата и время: 28 марта 2024, 19:00 МСК
Участие бесплатное, необходима регистрация
#lectures #mark_shaphir
28 марта проводим открытый вебинар, на котором погрузимся в парадигму Penetration Religion Байрона Шарпа. Шарп предлагает брендам развивать прежде всего физическую и ментальную доступность. Если с физической доступностью в целом понятно (за неё отвечает дистрибуция), то что такое ментальная доступность? А, главное, как её измерять и интерпретировать? В этом и будем разбираться на вебинаре. О чём поговорим:
— Основные бренд-религии. Penetration Religion
— Как растут бренды согласно Байрону Шарпу
— Почему все переоценивают лояльность
— Ментальная доступность: отличительные свойства бренда и Category Entrance Points (CEP)
— Показатели Mental Market Share и Mental Penetration: как рассчитывать и интерпретировать
— Смотрим примеры и обсуждаем плюсы и минусы подхода
Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR
Формат: Zoom-конференция
Дата и время: 28 марта 2024, 19:00 МСК
Участие бесплатное, необходима регистрация
#lectures #mark_shaphir
Открытый вебинар про ментальную долю рынка уже сегодня!
Напоминаем, что сегодня мы проводим бесплатный вебинар про ментальную долю рынка брендов и концепцию Category Entrance Points (CEP).
Почему мы переоцениваем важность лояльности и дифференциации? Как понять, есть ли у бренда яркие отличительные свойства в глазах потребителей? И причем здесь ситуация покупки? Разберемся на примерах сегодня в 19:00 по МСК
Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR
Формат: Zoom-конференция
Участие бесплатное, необходима регистрация
#lectures #mark_shaphir
Напоминаем, что сегодня мы проводим бесплатный вебинар про ментальную долю рынка брендов и концепцию Category Entrance Points (CEP).
Почему мы переоцениваем важность лояльности и дифференциации? Как понять, есть ли у бренда яркие отличительные свойства в глазах потребителей? И причем здесь ситуация покупки? Разберемся на примерах сегодня в 19:00 по МСК
Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR
Формат: Zoom-конференция
Участие бесплатное, необходима регистрация
#lectures #mark_shaphir
Видео выступления по моделям влияния драйверов и барьеров на CJM и NPS
31 мая 2024 в Москве в пространстве Умный Город проходил офлайн митап Чата рисёчеров! Делимся видео выступления Марка Шафира с этого митапа. В нём за полчаса разбираем:
— Зачем вообще строить карту CJM
— Какие возможности открываются при работе с CJM на количественном уровне
— Как построить модель влияния драйверов на прохождение этапов CJM
— И наоборот, как построить модель влияния барьеров на НЕпрохождение этапов CJM
— Как построить модель влияния драйверов и барьеров на оценку NPS
— Как разложить факторы на обязательные, линейные и восхищающие, используя похожий на модель Кано фреймворк
Смотрим примеры из сфер банковских услуг, продуктового ритейла и телеком услуг на данных наших синдикативных исследований.
Большое спасибо Олегу и Юлии Кормушиным за приглашение выступить и организацию такого крутого офлайн события!
#video #mark_shaphir #CJM #NPS #data_analysis #regression_analysis
31 мая 2024 в Москве в пространстве Умный Город проходил офлайн митап Чата рисёчеров! Делимся видео выступления Марка Шафира с этого митапа. В нём за полчаса разбираем:
— Зачем вообще строить карту CJM
— Какие возможности открываются при работе с CJM на количественном уровне
— Как построить модель влияния драйверов на прохождение этапов CJM
— И наоборот, как построить модель влияния барьеров на НЕпрохождение этапов CJM
— Как построить модель влияния драйверов и барьеров на оценку NPS
— Как разложить факторы на обязательные, линейные и восхищающие, используя похожий на модель Кано фреймворк
Смотрим примеры из сфер банковских услуг, продуктового ритейла и телеком услуг на данных наших синдикативных исследований.
Большое спасибо Олегу и Юлии Кормушиным за приглашение выступить и организацию такого крутого офлайн события!
#video #mark_shaphir #CJM #NPS #data_analysis #regression_analysis
YouTube
CJM и NPS: строим модель влияния драйверов и барьеров | Марк Шафир
Выступление Марка Шафира на митапе Чата Рисечеров 31.05.24 в пространстве Умный Город. Разбираемся в том, какие возможности открываются при работе с CJM на количественном уровне. Как строить модели влияния драйверов и барьеров на прохождение / непрохождение…